这篇文章给大家聊聊关于数据湖已成为存储和分析海量数据的重要方式（附白皮书下载），以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
此次发布的《数据湖应用实践白皮书》涵盖了数据湖的定义和架构、数据湖核心组件和解决方案介绍、数据湖建设方案、应用实践等，希望为用户提供新的见解。
通过阅读本书，开发人员、IT运维人员、企业数字化管理者等可以全面了解阿里云基于云原生技术的企业级数据湖解决方案及相关产品，同时也了解传统数据仓库与数据的区别湖泊。
云计算、大数据时代，生产、运营、决策的数据化已成为常态。据Gartner称，2019年数据基础设施的采购成本飙升至660亿美元，占基础设施软件成本的24%。数据存储和应用系统是企业生态运行的中枢神经系统，数据湖已成为存储和分析海量数据的重要手段。
市场研究机构Research and Markets发布的报告显示，2020年全球数据湖市场价值为37.4亿美元，预计到2026年将达到176亿美元，2021年至2021年的预测期内复合年增长率2026 年。29.9%。
云原生时代的到来，使得数据湖进入了“云湖共生”的新阶段。在此背景下，阿里云推出了基于云原生技术的企业级数据湖解决方案。该方案采用存储与计算分离的架构。存储层基于阿里云对象存储OSS构建，并与阿里云数据湖分析集成。 DLA）、Data Lake Formation（简称DLF）、E-MapReduce（简称EMR）、DataWorks（简称DW）等计算引擎无缝对接，兼容丰富的开源计算引擎生态。
原创文章，作者：小su，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/151065.html
用户评论
荒野情趣
数据湖真是太牛了！现在公司积累很多数据，以前处理起来很头疼，自从引入数据湖之后，数据整理和分析效率提高了不少。尤其是白皮书解释非常详细，让我对数据湖的应用场景有了更清晰的认识。
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几妆痕
数据湖真的能有效解决海量数据的存储和分析难题吗？个人觉得还需要看实际应用效果。希望这份白皮书能够给出一个更具体的解决方案，而不是只是理论性的探讨。
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青山暮雪
现在很多公司都开始重视数据应用，数据湖作为新兴的存储模式，确实迎合了这个趋势。不过也需要考虑成本和管理复杂度的问题，这部分白皮书有提到吗？
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初阳
一直觉得数据存储是个老大难问题，各种数据库难以完全满足大规模数据的需求。数据湖出来以后，感觉像是福音一般！希望能了解更多关于部署和维护的数据湖指南，这样才能更好地运用它来进行分析工作。
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何必锁我心
看了白皮书，对数据湖的概念比较清晰了。其实无论是海量数据存储还是分析，都需要一套完善的系统架构和流程，这才是解决问题的关键。数据湖只是一个工具，要发挥其作用就还需要结合实际情况进行运用。
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秒淘你心窝
我以前对数据湖不太了解，白皮书读下来感觉很有深度，让我明白这种新兴技术的潜力。 随着数据的爆炸式增长，我相信数据湖一定会成为未来大数据分析的重要力量！
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情如薄纱
这篇文章说的太好了！公司正在探索如何更好的利用数据资源，数据湖绝对是一个值得考虑的选择，能有效的处理海量数据并发作分析，降低成本和复杂度。
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迷路的男人
白皮书下载地址在哪？我想详细阅读一下。感觉数据湖这种架构对未来数据应用很有影响力，希望能深入了解它的架构设计和具体应用案例。
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红尘滚滚
对于企业来说，选择合适的存储方式非常重要，尤其是对于海量数据的管理。希望这份白皮书能够更清晰地阐述数据湖的优缺点，以及与其它存储方案的比较。
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身影
数据湖确实是个新概念，不过感觉有点抽象，希望能够用一些具体的例子来展示它的应用场景，这样更容易理解和接受。
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稳妥
虽然文章介绍了数据湖的概念及其优势，但关于数据安全和隐私保护方面的内容却显得比较少，这对于企业来说是至关重要的考虑因素吧。
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执念，爱
我一直觉得数据库就已经足够强大，何必要引入新的概念？数据湖真的能比现有的数据库方案更加高效吗？文章中是否有针对性对比分析？
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有一种中毒叫上瘾成咆哮i
看了白皮书后，我觉得数据湖在科研领域也能发挥很大的作用。海量数据的收集和分析是科研工作的重要环节，而数据湖可以帮助我们更有效地管理和利用这些数据。
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限量版女汉子
对于中小企业来说，是否真的需要引入这么复杂的架构？ 数据湖的部署成本和维护难度是不是很高？ 希望文章能够提供一些针对不同规模企业的解决方案。
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▼遗忘那段似水年华
虽然数据湖的概念很有吸引力，但我更关注的是如何保证数据的准确性和可靠性。 在海量数据处理过程中，数据质量问题是需要认真对待的
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傲世九天
白皮书讲得很详细，但对于技术细节了解不够。希望能提供一些更加具体的开源工具和方案案例，方便大家进一步学习和实践。
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在哪跌倒こ就在哪躺下
感觉数据湖的发展前景很大，相信它会在未来塑造更便捷的数据处理体验！ 希望看到更多关于数据湖的应用案例，以便更好地理解它的实际价值和应用场景
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寂莫
这篇文章让我对数据湖有了初步了解，但我认为还应该进一步关注数据湖的安全性问题如何解决。毕竟海量数据的存储必然会带来安全风险
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